训练的decoder模型文本长度不一致，一般设置为多大合适，需要覆盖最长的文本长度么

在训练解码器模型时，文本长度不一致是常见的情况，需要根据任务的特性和数据集的长度分布来设置合理的最大长度 (max_length)。以下是一些指导原则，帮助你设置合适的最大长度：

1. 是否需要覆盖最长文本长度

• 覆盖最长文本长度：
  • 如果任务对完整性要求很高（例如生成数学公式、代码等），建议设置 max_length 稍大于最长文本的实际长度。
  • 但这种策略可能会浪费计算资源，尤其是当最长文本显著长于大多数文本时。
• 截断过长文本：
  • 如果极长的文本很少见，可以设置一个合适的上限，将过长文本截断。例如，覆盖 95%-99% 的文本长度即可。

2. 如何确定 max_length

• 统计数据长度分布：
  通过统计训练数据集中每个样本的 token 数，确定合理的 max_length。